對(duì)于讓機(jī)器人完成我們想要做的事情，它們需要理解我們的命令才行。在絕大多數(shù)情況下，這意味著我們必須和它們妥協(xié)：例如，教授它們錯(cuò)綜復(fù)雜的人類語(yǔ)言，或者給它們明確的命令來完成非常具體的任務(wù)。 

但是，如果我們可以開發(fā)出一種機(jī)器人，它們就像是我們身體的一部分，并且可以做任何我們想做的事情，那會(huì)怎樣呢？

來自麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）和波士頓大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)正致力于解決這個(gè)問題，創(chuàng)建一個(gè)反饋系統(tǒng)，讓人們僅僅使用他們的大腦就可以立即糾正機(jī)器人的錯(cuò)誤。

在MIT開發(fā)的反饋系統(tǒng)使人類操作員只使用大腦信號(hào)就可實(shí)時(shí)糾正機(jī)器人做出的選擇。

使用來自記錄腦部活動(dòng)的腦電圖（EEG）監(jiān)視器的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以檢測(cè)到人類是否注意到機(jī)器人執(zhí)行對(duì)象分類任務(wù)時(shí)所犯的錯(cuò)誤。該團(tuán)隊(duì)全新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法使系統(tǒng)能夠在10到30毫秒的時(shí)間內(nèi)，識(shí)別分類腦電波。

雖然系統(tǒng)目前只能處理相對(duì)簡(jiǎn)單的二進(jìn)制選擇問題，本文的資深作者說，這項(xiàng)研究表明，我們有一天可以用更直接的方式控制機(jī)器人。

“想象一下，能夠立即告訴機(jī)器人完成一個(gè)特定的動(dòng)作，而不需要鍵入命令，按下按鈕或甚至說一個(gè)字，”CSAIL總監(jiān)Daniela Rus說。 “這樣一個(gè)簡(jiǎn)單方法將提升我們監(jiān)督工廠機(jī)器人，無人駕駛汽車，甚至是我們還沒有發(fā)明出來的其他技術(shù)的能力。”

在目前的研究中，團(tuán)隊(duì)使用了來自Rethink Robtics公司的名為“Baxter”的人形機(jī)器人，該公司由前CSAIL總監(jiān)和iRobot聯(lián)合創(chuàng)始人Rodney Brooks領(lǐng)導(dǎo)。 

介紹這項(xiàng)工作的論文由BU博士候選人Andres F. Salazar-Gomez，CSAIL博士候選人Joseph DelPreto和CSAIL研究科學(xué)家Stephanie Gil在Rus和BU教授Frank H. Guenther的監(jiān)督下編寫。該論文最近被今年5月在新加坡舉行的IEEE國(guó)際機(jī)器人與自動(dòng)化大會(huì)（ICRA）收錄。

過去EEG控制機(jī)器人方面的工作是需要訓(xùn)練人員以計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的規(guī)定方式“思考”。例如，操作者可能必須查看兩個(gè)亮光顯示中的一個(gè)，每個(gè)亮光顯示對(duì)應(yīng)機(jī)器人執(zhí)行的不同任務(wù)。  

這種方法的缺點(diǎn)是訓(xùn)練過程和調(diào)整自己想法的過程繁重而累人，特別是對(duì)于監(jiān)督導(dǎo)航任務(wù)或需要精神高度集中的建筑業(yè)的人。

Rus的團(tuán)隊(duì)希望讓體驗(yàn)更自然。為了做到這一點(diǎn)，他們專注于被稱為“錯(cuò)誤相關(guān)電位”（ErrPs）的大腦信號(hào)，這是在大腦注意到錯(cuò)誤時(shí)產(chǎn)生的。當(dāng)機(jī)器人按指示計(jì)劃進(jìn)行選擇時(shí)，系統(tǒng)使用ErrP來確定操作人員是否同意所做決定。

“當(dāng)你看著機(jī)器人，你所要做的只是精神上同意或不同意它正在做的事情，”魯斯說。 “你不必訓(xùn)練自己以某種方式思考，是機(jī)器適應(yīng)你，而不是其他方式?！?/p>

ErrP信號(hào)非常微弱，這意味著系統(tǒng)必須進(jìn)行微調(diào)，以便對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類并將其用于操作者的反饋回路中。除了監(jiān)測(cè)初始ErrP，團(tuán)隊(duì)還試圖檢測(cè)當(dāng)系統(tǒng)沒有注意到人的最初決策時(shí)發(fā)生的“次級(jí)錯(cuò)誤”?！叭绻麢C(jī)器人不確定它的決定，它可以觸發(fā)人類的反應(yīng)，得到一個(gè)更準(zhǔn)確的答案，”吉爾說。 “這些信號(hào)可以顯著提高選擇的精度，通過建立人類和機(jī)器人之間的連續(xù)對(duì)話進(jìn)行溝通?！?/p>

雖然系統(tǒng)還無法實(shí)時(shí)識(shí)別二次誤差，但Gil希望模型能夠在可能的情況下提高到90％以上的精度。 

此外，由于ErrP信號(hào)已被證明與機(jī)器人的錯(cuò)誤的嚴(yán)重程度成正比，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為未來的系統(tǒng)可以擴(kuò)展到更復(fù)雜的多項(xiàng)選擇任務(wù)。 

Salazar-Gomez指出，該系統(tǒng)甚至可以對(duì)不能口頭交流的人有用：因?yàn)橄衿磳戇@樣的任務(wù)可以通過一系列幾個(gè)離散的二進(jìn)制選擇來完成，他喜歡一種高級(jí)形式的眨眼控制，幫助中風(fēng)患者多米尼克鮑比寫他的回憶錄“潛水鐘和蝴蝶”。 

弗萊堡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Wolfram Burgard說：“這項(xiàng)工作使我們更容易為腦控制的機(jī)器人和假肢開發(fā)有效的工具，”但他并沒有參與這項(xiàng)研究。 “鑒于將人類語(yǔ)言翻譯成對(duì)機(jī)器人有意義的信號(hào)是多么的困難，在這一領(lǐng)域的工作可能對(duì)人機(jī)協(xié)作的未來產(chǎn)生真正深遠(yuǎn)的影響?！?/p>

該項(xiàng)目由波音和國(guó)家科學(xué)基金會(huì)資助。

Via csail 

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